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IA et ML

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Tout Science des données 209Apprentissage automatique 133Réseaux neuronaux 87LLM 85ChatGPT 31TensorFlow 27Vision par ordinateur 24PyTorch 19MLOps 17TAL (Traitement Automatique du Langage) 12Pandas 9Agents IA 1
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Web Analytics avec Python : atelier pratique

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В.В. Мокеев

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Systèmes intelligents

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Л. Н. Ясницкий

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Python : Intelligence artificielle, mégadonnées et informatique en nuage

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Пол Дейтел, Харви Дейтел

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Machine Learning et Data Science pour la Finance : De la Construction de Stratégies de Trading aux Robo-Advisors avec Python

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Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

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Questions d'entretien en Data Science et Machine Learning avec Python : Une banque complète de questions pour réussir votre entretien

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Vishwanathan Narayanan

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Science des données avancée et analytique avec Python

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Jesús Rogel-Salazar

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Python. Visualisation des données. Matplotlib. Seaborn. Mayavi

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Абдрахманов М.И., Devpractice Team

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Big Data : Analyse Conceptuelle et Applications

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Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

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Data Mining. Extraction d'informations depuis Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub

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Мэтью Рассел, Михаил Классен

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Data Mining pour l'Analyse Commerciale : Concepts, Techniques et Applications en Python

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Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Nitin R. Patel

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Data Engineering avec Python : Travailler avec des ensembles de données massifs pour concevoir des modèles de données et automatiser des pipelines de données en utilisant Python

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Paul Crickard

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Construire des Applications Propulsées par le Machine Learning : De l'Idée au Produit

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Emmanuel Ameisen

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Traitement des Big Data dans le cloud. Traitement et stockage des données avec des exemples de Microsoft Azure

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Сенько А.

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Just Big Data

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Жукова М. В., Деменок С. Л.

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Traitement des données massives avec Apache Spark

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Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

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Bibliothèque Matplotlib

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Science des données pratique avec Python 3 : Synthétiser des informations exploitables à partir des données

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Ervin Varga

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Le minimum théorique sur le Big Data. Tout ce qu'il faut savoir sur les données massives

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Ын Анналин, Су Кеннет

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Python Numérique : Calcul Scientifique et Applications en Science des Données avec Numpy, SciPy et Matplotlib

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Manipulation de données avec JavaScript

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Ashley Davis

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Python pour l'Analyse de Données. Traitement des Données, Visualisation et Modélisation avec Python

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Рик Гаско

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Яков Осипенков

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Le langage R pour la science des données : Importation, préparation, traitement, visualisation et modélisation des données

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Хэдли Уикхем, Гарретт Гролемунд

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SciPy élégant. L'art de la programmation scientifique en Python

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Modélisation prédictive avec IBM SPSS Statistics, R et Python : méthode des arbres de décision et forêt aléatoire

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Холден Карау, Рейчел Уоррен

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Serge Kruk

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Python pour les tâches complexes : science des données et apprentissage automatique

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Карл Андерсон

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Google Analytics Breakthrough : De Zéro à Impact Commercial

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Feras Alhlou, Shiraz Asif, Eric Fettman

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Analyse et Visualisation de Graphes : Découvrir des Opportunités Commerciales dans les Données Liées

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Richard Brath, David Jonker

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Le guide complet de SAS. Manuel pour débutants. Cinquième édition.

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Лора Делвич, Сьюзан Слотер

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Analyse statistique et visualisation des données avec R

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Мастицкий С. Э., Шитиков В. К.

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Уэс Маккинли

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Mueller J. P., Massaron L. - Python pour la science des données pour les Nuls, 2e édition - 2019

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Mueller J. P., Massaron L. - Programmation de la Science des Données Tout-en-un Pour les Nuls - 2020

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Silen D, Meysman A. Foundations of Data Science and Big Data: Python and Science.PDF

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Pipeline de traitement de flux de données

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Traitement de flux de données

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A Excellent — texte copiable, table des matières, métadonnées B Bon — texte présent, certaines données manquantes C Moyen — texte partiellement extractible D Médiocre — probablement un scan F Scan sans OCR — texte non extractible